Durante los dos últimos años, la conversación dominante en el mundo corporativo sobre la inteligencia artificial ha sido dolorosamente predecible. Los directivos hablan de productividad, copilotos, eficiencia y reducción de costes. Los consejos de administración exigen hojas de ruta. Los consultores empaquetan la urgencia en presentaciones. Organizaciones enteras se apresuran a demostrar que están «haciendo algo con la inteligencia artificial».
Pero bajo todo ese ruido se está produciendo un cambio mucho más profundo, uno que muchas empresas parecen empeñadas en no ver: la inteligencia artificial no es simplemente una herramienta para hacer a las organizaciones más eficientes. Es una tecnología que cambia el tamaño mínimo viable de una organización.
Y cuando eso ocurre, muchas de las suposiciones que definían a la empresa moderna empiezan a resultar mucho menos estables de lo que parecían.
He defendido antes que «la inteligencia artificial no sustituirá a la estrategia, sino que la dejará al descubierto«, y que «centrarse en reducir costes durante la revolución de la inteligencia artificial es un error estratégico«. Ambas ideas apuntan en la misma dirección: las empresas que traten la inteligencia artificial como una capa de optimización operativa probablemente perderán de vista la transformación real.
Porque la transformación real no es que la inteligencia artificial ayude a trabajar más rápido. Es que cambia cuánto se puede hacer con cuánta gente.
El fin del headcount como destino
Durante más de un siglo, escalar significaba aumentar plantilla. Si querías hacer más, contratabas más personas. Si querías crecer, añadías capas: más analistas, más directivos, más coordinadores, más roles especializados, más reporting interno, más procesos. La empresa moderna se construyó sobre una premisa sencilla: la complejidad requiere humanos, y los humanos requieren estructura.
Esa premisa está ahora bajo presión. Una sola persona equipada con las herramientas adecuadas de inteligencia artificial puede hacer hoy trabajos que, no hace tanto, exigían un pequeño equipo. Investigación, redacción, programación, análisis, traducción, exploración de diseño, síntesis, atención al cliente, prototipado: ninguna de estas funciones desaparece, pero muchas se están comprimiendo.
La investigación académica empieza a mostrar precisamente ese efecto: la colaboración humano-inteligencia artificial puede aumentar significativamente la productividad y reducir la necesidad de estructuras tradicionales de equipo en determinados flujos de trabajo. Esa compresión importa mucho más de lo que muchos directivos parecen dispuestos a admitir. Porque cuando el output deja de estar tan directamente ligado al número de personas, la lógica de la organización empieza a cambiar.
La pregunta ya no es sólo cómo afecta la inteligencia artificial al empleo. La pregunta realmente interesante es cómo afecta a la arquitectura misma de la empresa.
De la gestión a la orquestación
La mayoría de las empresas siguen pensando la inteligencia artificial en términos de gestión. ¿Cómo puede mejorar la productividad? ¿Cómo puede automatizar tareas? ¿Cómo puede reducir fricciones? ¿Cómo puede bajar costes sin generar demasiada disrupción?
No son preguntas irrelevantes. Pero son secundarias. El cambio importante es pasar de la gestión a la orquestación.
En la empresa tradicional, el valor venía de coordinar grandes grupos de personas. En la empresa habilitada por inteligencia artificial, el valor proviene cada vez más de diseñar sistemas en los que un número relativamente reducido de humanos coordina flujos de trabajo, agentes, modelos, fuentes de datos y procesos de decisión.
Es una habilidad muy distinta. Menos supervisión del trabajo humano y más arquitectura de capacidades.
Los ganadores no serán necesariamente quienes tengan los mayores presupuestos de inteligencia artificial, los modelos más grandes o los anuncios más ruidosos. Serán quienes aprendan a combinar el juicio humano con el apalancamiento de las máquinas de forma que realmente transforme su modelo operativo.
Y ahí es donde muchas organizaciones incumbentes pueden tener problemas. La burocracia no desaparece porque una empresa compre licencias. De hecho, muchas están a punto de descubrir que la inteligencia artificial no solo automatiza tareas: también deja al descubierto cuánto de su estructura existía para compensar ineficiencias, fragmentación e inercia interna.
Por qué la mayoría sigue haciéndose la pregunta equivocada
La pregunta equivocada es esta: ¿cómo puede la inteligencia artificial hacer más eficiente nuestra empresa actual?
La pregunta correcta es mucho más incómoda: si estuviéramos construyendo esta empresa hoy, en un mundo donde la inteligencia artificial ya existe, ¿la diseñaríamos así?
En muchos casos, la respuesta es claramente no. No diseñaríamos tantos cambios de manos. No crearíamos tantas capas de reporting. No separaríamos funciones de la misma manera. No asumiríamos que cada forma de crecimiento exige contratar en proporción. No definiríamos la profesionalidad como la capacidad de navegar la complejidad interna. Y, sin embargo, eso es exactamente lo que muchas estrategias de inteligencia artificial intentan preservar.
Por eso tantas iniciativas corporativas en inteligencia artificial resultan decepcionantes. Están diseñadas no para repensar la empresa, sino para protegerla de repensarse, para proteger la fricción. Utilizan una tecnología transformadora de la manera más conservadora posible.
Puede ser políticamente cómodo. Puede incluso generar mejoras de productividad a corto plazo. Pero no es ahí donde está el verdadero valor estratégico. Porque las tecnologías de propósito general no se limitan a optimizar estructuras existentes: tienden a volver obsoletas algunas de ellas.
Los economistas llevan tiempo describiendo tecnologías como la electricidad, la máquina de vapor o los ordenadores como tecnologías de propósito general: innovaciones que reconfiguran sistemas económicos completos, no solo industrias concretas. La inteligencia artificial parece encajar cada vez más en esa categoría.
La era del gigante diminuto
Internet redujo el coste de publicar, y los medios se transformaron. De repente, individuos o equipos muy pequeños podían hacer cosas que antes requerían instituciones enteras. La inteligencia artificial está empezando a hacer algo similar con las organizaciones en general.
Entramos en una era en la que equipos pequeños podrán generar niveles de producción, velocidad e impacto de mercado que antes exigían empresas mucho mayores. No porque los humanos se hayan vuelto sobrehumanos, sino porque el apalancamiento ha cambiado. La investigación sobre innovación lleva tiempo demostrando que los equipos pequeños tienden a producir avances más disruptivos, mientras que los grandes se centran más en desarrollar ideas existentes. Y organismos internacionales ya advierten de que la inteligencia artificial puede ampliar drásticamente la capacidad productiva de organizaciones pequeñas, permitiéndoles competir con empresas mucho mayores. Esta dinámica también se observa en el ecosistema startup, donde las herramientas de inteligencia artificial están permitiendo escalar con equipos mucho más reducidos que antes.
Esta tendencia ya es visible en cómo las capacidades de inteligencia artificial se están extendiendo y comoditizando a través de plataformas, algo que he analizado en textos anteriores como «Por qué todas las empresas van a necesitar su propio world model» o «Por qué los modelos del mundo se convertirán en plataformas, no en superpoderes corporativos«.
Eso no significa que todas las empresas vayan a volverse pequeñas, ni que la escala deje de importar. La distribución, la confianza, el capital, la marca, la regulación y la ejecución seguirán siendo factores clave. Pero sí significa que la brecha entre una organización pequeña bien orquestada y una grande mal diseñada se reducirá drásticamente.
Y cuando eso ocurra, muchos incumbentes se enfrentarán a un problema al que no están acostumbrados: dejarán de estar protegidos por su propio tamaño. Durante décadas, la escala fue un foso defensivo. En la era de la inteligencia artificial, la escala sin capacidad de adaptación puede convertirse en una desventaja.
La verdadera brecha de la inteligencia artificial
La verdadera división en la economía de la inteligencia artificial no será entre empresas que usan inteligencia artificial y empresas que no. Esa distinción ya está perdiendo sentido.
La verdadera división será entre empresas que utilizan la inteligencia artificial para reforzar estructuras antiguas y empresas que la utilizan para rediseñarse en torno a una nueva lógica de apalancamiento. Unas obtendrán mejoras incrementales. Las otras redefinirán lo que una empresa puede ser.
Por eso, las organizaciones más exitosas de la próxima década probablemente no se parecerán a las de la anterior. Tendrán menos empleados, menos capas, menos silos y menos rituales heredados de una lógica industrial que ya no encaja.
Desde fuera, pueden parecer inquietantemente pequeñas para lo que son capaces de hacer. Y precisamente de eso se trata.
Las empresas que lo hagan bien con la inteligencia artificial no se limitarán a usar nuevas herramientas: abandonarán viejas suposiciones. Y cuando lo hagan, puede que ni siquiera sigan pareciendo empresas.
(This article was previously published on Fast Company)
El paraiso de la gente con iniciativa e ideas nuevas, sin necesidad de equipos enormes.
¿Cuantos millones de pequeñas ideas pueden ayudar a la gente a vivir mejor?.
Hoy en dia cualquiera que utilice la IA para mejorar algun proceso de su vida personal, y los foros están llenos de gente que lo hace a diario, puede generalizarlo con un equipo minúsculo.
El mejor ejemplo reciente es el del dueño de un perro que trató el cancer de su perro con la ayuda de la IA y sin conocimientos médicos.
Descubrir la idea es la clave por que todo lo demas lo proporciona la IA.
Me gusta compararlo con la musica generada por IA, lo que hace cuatro años ya predije que sucedería : solo tienes que inventar una melodía interesante; todo lo demas, el estilo, los acordes, la armonia, el ritmo, etc, te lo proporciona la IA y tu solo tienes que elegir entre el menú de propuestas la que te parece mas adecuada, pero la base es la idea original.
Si tienes la simple melodia de la «Cancion de la alegria» de la novena de Beethoven, la IA te proporciona ideas para componer la sinfonia entera.
Ergo, la creatividad no sería algorítmica. Interesante. Solo q no sé si es realmente así o si más bien es un deseo q todos albergamos.
«Una sola persona equipada con las herramientas adecuadas de inteligencia artificial puede hacer hoy trabajos que, no hace tanto, exigían un pequeño equipo»
¿Podría ocurrir como con los programadores? Es decir, la pregunta es si puede realmente esa persona aislada desarrollar el mismo trabajo q todo el equipo atendiendo a todos los detalles y con la misma eficacia (pq entiendo q al sustituir al equipo por la persona, la eficiencia si q se mantiene) y sobre todo, cómo se forma a dicha persona. Ya sé q la propuesta de EDans es q necesitaría una formación específica, pero mi duda proviene de que, analizando los puntos fuertes y débiles de la estructura de los Dobles Grados de matemáticas y físicas, por ejemplo, se empieza a detectar q una formación q intenta abarcar mucho, acaba dejando huecos, a veces inesperados. Podría ocurrir entonces que lo que ahora vemos que hace un solo individuo al sustituir a todo el equipo, lo hace eficaz y eficientemente por su experiencia acumulada, más q por la formación inicial.
https://eleconomista.com.ar/tech/una-empresa-mas-us-1000-millones-empleado-cualquier-momento-llega-primera-n86401
Pues yo no compro motos, lo siento, que le vamos a hacer. Para que algo facture un dineral hay que tener ideas nuevas y brillantes. Y si hay algo claro es que la IA no es ni una cosa ni la otra.
La tarta de mercado que puede acaparar la IA es finita no infinita. Estamos quizás en un caso parecido a la de la liberación de las eléctricas del 29 . (Ver Ref.1).
Más allá de historias polla-vieja, tenemos que ver de que está hecho el cesto que nos «vende» hoy la IA
a) «Es que cambia cuánto se puede hacer con cuánta gente». Aceptemos pulpo como «animal de compañía» ya que el scattergories es de Enrique. Mal gurú seremos si no podemos cuantificar eso que tanto gusta llamar «como cambio de paradigma!». Seamos bestias, digamos que en breve habrá un trabajo real productivo al menos igual al que ahora sale que se hará con un 10% de MO. Digamos que eso afectará a un 25% de los actuales asalariados, transformando esos puestos de trabajo y la pérdida será del 3% en 3 años ( 400,000 personas)
b) Pero no se crea nuevas expectativas de negocio, simplemente de reducción de costes, y un más que probable pérdida de compradores de bienes por el paro generado…
c) Desde el punto de vista empresarial NO SE GENERAN ideas brillantes, solo reductoras de MO y eficiencia de procesos pero «worldwide», lo que equivale a degradar la economía no a mejorarla.
La pregunta social es ¿que ventaja a la larga nos trae la IA? Parece que ninguna, al final son cambios en el que harán que haya mucha empresa pequeña, cuya durabilidad sea mínima, y que al final avocará a un cambio regulatorio como el que adjunto del 29…
Estamos en la antesala del fin de capitalismo basado en la competencia más o menos libre del mercado… lo que vendrá será más regulación y más control, y en eso SI TENEMOS VENTAJA en la UE…
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Ref.1
En torno a 1929, el sector eléctrico en Estados Unidos no vivió una liberalización, sino que atravesaba un periodo de consolidación y falta de regulación efectiva que, tras el Crac del 29, derivó en una intervención estatal sin precedentes.
Aquí se resumen los puntos clave:
Situación Pre-1929 (La "desregulación" de facto): A finales de los años 20, el sector eléctrico estaba dominado por grandes sociedades de cartera (holding companies) privadas que controlaban la mayor parte de la generación y distribución. Operaban con muy poca supervisión federal, lo que generó estructuras financieras complejas y a menudo infladas especulativamente.
Impacto del Crac del 29: Tras la crisis bursátil de octubre de 1929, estas grandes estructuras financieras del sector eléctrico se tambalearon, demostrando la fragilidad de un sistema especulativo sin regulación.
Reacción: Intervencionismo en el New Deal: Lejos de liberalizar más el sector, la crisis demostró la necesidad de control. La administración de Franklin D. Roosevelt (New Deal) introdujo regulaciones estrictas sobre las holding companies para acabar con los abusos financieros.
Intervención Estatal (Tennessee Valley Authority - TVA): Como respuesta a la ineficiencia y altos precios del sector privado, el gobierno federal intervino directamente en la generación de energía, siendo la TVA el ejemplo más famoso, que construyó presas y suministró electricidad a bajo coste en el sureste del país.
En resumen, 1929 marca el fin de la era de liberalismo energético salvaje en EE.UU., dando paso a una fuerte regulación y participación estatal durante la década de 1930.
No se yo, si el informe Citrini tiene algo que decir… o si…
La Crisis de Inteligencia Global de 2028: el Informe Citrini
(el informe original)
THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS
A Thought Exercise in Financial History, from the Future
Los humanos que usen bien la IH no parecerán seres humanos «de toda la vida (anterior)»… lo que es decir, mediocres versiones de HS, incapaces de seguir evolucionando.
Te fusilo el titulo, para no pensar mucho y porque , como decía el Quevedo, yo soy un hombre a un adn social positivo pegado. Y eso me hace ser muy repetitivo.
— «La razón por la que el precio de la memoria RAM se quintuplicó, fue que se compró una enorme cantidad de RAM que aún no se había producido, con dinero que aún no han ganado, para instalarla en GPUs que tampoco se han producido, con el fin de ubicarlas en centros de datos que aún no se han construido, alimentados por una infraestructura que quizás nunca aparezca, para satisfacer una demanda que jamás existió.
Todo para obtener un beneficio matemáticamente imposible que jamás podría devolverle su dinero a los inversionistas que apostaron trillones de dólares en la IA xd»
(visto por ahi)